import numpy as np

def test_reshape():
    a = np.arange(8)
    print ('原始数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    
    b = a.reshape(4,2)
    print ('修改后的数组：')
    print (b)
    print('='*32)

def test_flat():
    a = np.arange(9).reshape(3,3) 
    print ('原始数组：')
    for row in a:
        print (row)
    
    #对数组中每个元素都进行处理，可以使用flat属性，该属性是一个数组元素迭代器：
    print ('迭代后的数组：')
    for element in a.flat:
        print (element)
    print('='*32)

def test_flatten():
    a = np.arange(8).reshape(2,4)
    
    print ('原数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    # 默认按行
    
    print ('展开的数组：')
    print (a.flatten())
    print ('\n')
    
    print ('以 F 风格顺序展开的数组：')
    print (a.flatten(order = 'F'))

    print('='*32)

def test_ravel():
    # numpy.ravel
    a = np.arange(8).reshape(2,4)
    
    print ('原数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    
    print ('调用 ravel 函数之后：')
    print (a.ravel())
    print ('\n')
    
    print ('以 F 风格顺序调用 ravel 函数之后：')
    print (a.ravel(order = 'F'))
    print('='*32)

def test_transpose():
    # 翻转数组：numpy.transpose
    a = np.arange(12).reshape(3,4)
    
    print ('原数组：')
    print (a )
    print ('\n')
    
    print ('对换数组：')
    print (np.transpose(a))

    print('='*32)

def test_t():
    a = np.arange(12).reshape(3,4)
    
    print ('原数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    
    print ('转置数组：')
    print (a.T)
    print('='*32)

def test_rollaxis():
    # numpy.rollaxis
    # 创建了三维的 ndarray
    a = np.arange(8).reshape(2,2,2)
    
    print ('原数组：')
    print (a)
    print ('获取数组中一个值：')
    print(np.where(a==6))   
    print(a[1,1,0])  # 为 6
    print ('\n')
    
    
    # 将轴 2 滚动到轴 0（宽度到深度）
    
    print ('调用 rollaxis 函数：')
    b = np.rollaxis(a,2,0)
    print (b)
    # 查看元素 a[1,1,0]，即 6 的坐标，变成 [0, 1, 1]
    # 最后一个 0 移动到最前面
    print(np.where(b==6))   
    print ('\n')
    
    # 将轴 2 滚动到轴 1：（宽度到高度）
    
    print ('调用 rollaxis 函数：')
    c = np.rollaxis(a,2,1)
    print (c)
    # 查看元素 a[1,1,0]，即 6 的坐标，变成 [1, 0, 1]
    # 最后的 0 和 它前面的 1 对换位置
    print(np.where(c==6))   
    print ('\n')
    print('='*32)

def test_swapaxes():
    # numpy.swapaxes
    
    # 创建了三维的 ndarray
    a = np.arange(8).reshape(2,2,2)
    
    print ('原数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    # 现在交换轴 0（深度方向）到轴 2（宽度方向）
    
    print ('调用 swapaxes 函数后的数组：')
    print (np.swapaxes(a, 2, 0))
    print('='*32)

def test_brodcast():
    # numpy.broadcast
    
    x = np.array([[1], [2], [3]]) # (3,1)
    y = np.array([4, 5, 6])  # (3,)
    
    # 对 y 广播 x
    b = np.broadcast(x,y)  
    # 它拥有 iterator 属性，基于自身组件的迭代器元组
    
    print ('对 y 广播 x：')
    r,c = b.iters
    
    # Python3.x 为 next(context) ，Python2.x 为 context.next()
    print (next(r), next(c))
    print (next(r), next(c))
    print ('\n')
    # shape 属性返回广播对象的形状
    
    print ('广播对象的形状：')
    print (b.shape)
    print ('\n')
    # 手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加
    b = np.broadcast(x,y)
    c = np.empty(b.shape)
    
    print ('手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加：')
    print (c.shape)
    print ('\n')
    c.flat = [u + v for (u,v) in b]
    
    print ('调用 flat 函数：')
    print (c)
    print ('\n')
    # 获得了和 NumPy 内建的广播支持相同的结果
    
    print ('x 与 y 的和：')
    print (x + y)
    print('='*32)
    
def test_broadcast_to():
    a = np.arange(4).reshape(1,4)
    
    print ('原数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    
    print ('调用 broadcast_to 函数之后：')
    print (np.broadcast_to(a,(4,4)))
    
def test_expand_dims():
    # numpy.expand_dims 函数通过在指定位置插入新的轴来扩展数组形状
    x = np.array(([1,2],[3,4]))
    
    print ('数组 x：')
    print (x)
    print ('\n')
    y = np.expand_dims(x, axis = 0)
    
    print ('数组 y：')
    print (y)
    print ('\n')
    
    print ('数组 x 和 y 的形状：')
    print (x.shape, y.shape)
    print ('\n')
    # 在位置 1 插入轴
    y = np.expand_dims(x, axis = 1)
    
    print ('在位置 1 插入轴之后的数组 y：')
    print (y)
    print ('\n')
    
    print ('x.ndim 和 y.ndim：')
    print (x.ndim,y.ndim)
    print ('\n')
    
    print ('x.shape 和 y.shape：')
    print (x.shape, y.shape)

def test_squeeze():
    # numpy.squeeze 函数从给定数组的形状中删除一维的条目
    x = np.arange(9).reshape(1,3,3)
    
    print ('数组 x：')
    print (x)
    print ('\n')
    y = np.squeeze(x)
    
    print ('数组 y：')
    print (y)
    print ('\n')
    
    print ('数组 x 和 y 的形状：')
    print (x.shape, y.shape)

def test_concatenate():
    # numpy.concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组
    a = np.array([[1,2],[3,4]])
    
    print ('第一个数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    b = np.array([[5,6],[7,8]])
    
    print ('第二个数组：')
    print (b)
    print ('\n')
    # 两个数组的维度相同
    
    print ('沿轴 0 连接两个数组：')
    print (np.concatenate((a,b)))
    print ('\n')
    
    print ('沿轴 1 连接两个数组：')
    print (np.concatenate((a,b),axis = 1))

def test_stack():
    # numpy.stack 函数用于沿新轴连接数组序列
    a = np.array([[1,2],[3,4]])
    
    print ('第一个数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    b = np.array([[5,6],[7,8]])
    
    print ('第二个数组：')
    print (b)
    print ('\n')
    
    print ('沿轴 0 堆叠两个数组：')
    print (np.stack((a,b),0))
    print ('\n')
    
    print ('沿轴 1 堆叠两个数组：')
    print (np.stack((a,b),1))

def test_hstack():
    # numpy.hstack 是 numpy.stack 函数的变体，它通过水平堆叠来生成数组
    a = np.array([[1,2],[3,4]])
    
    print ('第一个数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    b = np.array([[5,6],[7,8]])
    
    print ('第二个数组：')
    print (b)
    print ('\n')
    
    print ('水平堆叠：')
    c = np.hstack((a,b))
    print (c)
    print ('\n')

def test_vstack():
    # numpy.vstack 是 numpy.stack 函数的变体，它通过垂直堆叠来生成数组
    a = np.array([[1,2],[3,4]])
    
    print ('第一个数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    b = np.array([[5,6],[7,8]])
    
    print ('第二个数组：')
    print (b)
    print ('\n')
    
    print ('竖直堆叠：')
    c = np.vstack((a,b))
    print (c)

def test_split():
    # numpy.split 函数沿特定的轴将数组分割为子数组
    a = np.arange(9)
    
    print ('第一个数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    
    print ('将数组分为三个大小相等的子数组：')
    b = np.split(a,3)
    print (b)
    print ('\n')
    
    print ('将数组在一维数组中表明的位置分割：')
    b = np.split(a,[4,7])
    print (b)

def test_split2():

    a = np.arange(16).reshape(4, 4)
    print('第一个数组：')
    print(a)
    print('\n')
    print('默认分割（0轴）：')
    b = np.split(a,2)
    print(b)
    print('\n')

    print('沿水平方向分割：')
    c = np.split(a,2,1)
    print(c)
    print('\n')

    print('沿水平方向分割：')
    d= np.hsplit(a,2)
    print(d)

def test_hsplit():
    # numpy.hsplit 函数用于水平分割数组，通过指定要返回的相同形状的数组数量来拆分原数组。
    harr = np.floor(10 * np.random.random((2, 6)))
    print ('原array：')
    print(harr)
    
    print ('拆分后：')
    print(np.hsplit(harr, 3))

def test_vsplit():
    # numpy.vsplit 沿着垂直轴分割，其分割方式与hsplit用法相同。
    a = np.arange(16).reshape(4,4)
 
    print ('第一个数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    
    print ('竖直分割：')
    b = np.vsplit(a,2)
    print (b)

def test_resize():
    # numpy.resize 函数返回指定大小的新数组。
    a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
    
    print ('第一个数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    
    print ('第一个数组的形状：')
    print (a.shape)
    print ('\n')
    b = np.resize(a, (3,2))
    
    print ('第二个数组：')
    print (b)
    print ('\n')
    
    print ('第二个数组的形状：')
    print (b.shape)
    print ('\n')
    # 要注意 a 的第一行在 b 中重复出现，因为尺寸变大了
    
    print ('修改第二个数组的大小：')
    b = np.resize(a,(3,3))
    print (b)

def test_append():
    # numpy.append 函数在数组的末尾添加值。 追加操作会分配整个数组，并把原来的数组复制到新数组中。 
    # 此外，输入数组的维度必须匹配否则将生成ValueError。
    a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
    
    print ('第一个数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    
    print ('向数组添加元素：')
    print (np.append(a, [7,8,9]))
    print ('\n')
    
    print ('沿轴 0 添加元素：')
    print (np.append(a, [[7,8,9]],axis = 0))
    print ('\n')
    
    print ('沿轴 1 添加元素：')
    print (np.append(a, [[5,5,5],[7,8,9]],axis = 1))

def test_insert():
    # numpy.insert 函数在给定索引之前，沿给定轴在输入数组中插入值。
    a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
    
    print ('第一个数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    
    print ('未传递 Axis 参数。 在删除之前输入数组会被展开。')
    print (np.insert(a,3,[11,12]))
    print ('\n')
    
    print ('传递了 Axis 参数。 会广播值数组来配输入数组。')
    print ('沿轴 0 广播：')
    print (np.insert(a,1,[11],axis = 0))
    print ('\n')
    
    print ('沿轴 1 广播：')
    print (np.insert(a,1,11,axis = 1))

def test_delete():
    # numpy.delete 函数返回从输入数组中删除指定子数组的新数组。 
    # 与 insert() 函数的情况一样，如果未提供轴参数，则输入数组将展开。
    a = np.arange(12).reshape(3,4)
    
    print ('第一个数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    
    print ('未传递 Axis 参数。 在插入之前输入数组会被展开。')
    print (np.delete(a,5))
    print ('\n')
    
    print ('删除第二列：')
    print (np.delete(a,1,axis = 1))
    print ('\n')
    
    print ('包含从数组中删除的替代值的切片：')
    a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
    print (np.delete(a, np.s_[::2]))

def test_unique():
    # numpy.unique 函数用于去除数组中的重复元素。
    a = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])
    
    print ('第一个数组：')
    print (a)
    print ('\n')
    
    print ('第一个数组的去重值：')
    u = np.unique(a)
    print (u)
    print ('\n')
    
    print ('去重数组的索引数组：')
    u,indices = np.unique(a, return_index = True)
    print (indices)
    print ('\n')
    
    print ('我们可以看到每个和原数组下标对应的数值：')
    print (a)
    print ('\n')
    
    print ('去重数组的下标：')
    u,indices = np.unique(a,return_inverse = True)
    print (u)
    print ('\n')
    
    print ('下标为：')
    print (indices)
    print ('\n')
    
    print ('使用下标重构原数组：')
    print (u[indices])
    print ('\n')
    
    print ('返回去重元素的重复数量：')
    u,indices = np.unique(a,return_counts = True)
    print (u)
    print (indices)

if __name__=='__main__':
    # test_reshape()
    # test_flat()
    # test_flatten()
    # test_ravel()
    # test_transpose()
    # test_t()
    # test_rollaxis()
    # test_swapaxes()
    # test_brodcast()
    # test_broadcast_to()
    # test_expand_dims()
    # test_squeeze()
    # test_concatenate()
    # test_stack()
    # test_hstack()
    # test_split()
    # test_split2()
    # test_hsplit()
    # test_vsplit()
    # test_resize()
    # test_append()
    # test_insert()
    # test_delete()
    test_unique()